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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 互動(dòng)式數(shù)碼修復(fù)
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作B類
- 簡介：
- 我們提出一個(gè)創(chuàng)新的圖像修復(fù)方法，與以前的算法相比，這個(gè)方法不但可以達(dá)到互動(dòng)式反應(yīng)，還可以產(chǎn)生高質(zhì)量的結(jié)果。以前并沒有任何一種算法可以成功修復(fù)大范 圍的損毀，亦可以在短時(shí)間內(nèi)完成。曾經(jīng)有一些方法只是修復(fù)區(qū)區(qū)大約十萬像素的相片已經(jīng)需要花數(shù)小時(shí)才能完成，而我們只需花0.3 秒就完成了，而且素質(zhì)更 佳。在我們研究中，我們借范例修復(fù)法為基礎(chǔ)，修改并優(yōu)化它，以及使用離散余弦變換（DCT）的圖像壓縮方法來大大減少修復(fù)所需時(shí)間。我們把圖像資料進(jìn)行變 換，選取較為重要的資料來進(jìn)行運(yùn)算。于圖像修復(fù)采用圖像壓縮技術(shù)是前所未有的，這是首次。除此以外，我們還制定了基于梯度填滿算法來滿足使用 ANN（Approximate Nearest Neighbor）的需求，借此工具更加加快搜索過程，同時(shí)保持圖像塊中于未知圖像資料的連續(xù)性。另一個(gè)很重要使用較少的資料的原因是，當(dāng)高維的資料輸入到ANN，ANN 的效率就會(huì)顯著下降。這建議的方法的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果已清楚表明了。
- 詳細(xì)介紹：
- 發(fā)明目的 數(shù)碼修復(fù)，由一般人民至美國航空暨太空總署也有需求，但可惜一直不能普及: 大幅提升數(shù)碼修復(fù)的速度并且保持修復(fù)素質(zhì) 讓普通的家用電腦上也能運(yùn)行，不再是大公司才做到的事 使數(shù)碼修復(fù)的強(qiáng)大功能得以普及化，會(huì)有用家使用 創(chuàng)新特色, 發(fā)明的先進(jìn)性 雖然數(shù)碼修復(fù)早年已經(jīng)有不少人著手研究，但在眾多方法里面都要在素質(zhì)和速度兩方面作出取舍，尤其是在大范圍的修復(fù)上面。素質(zhì)好的方法就需要很長很長的時(shí)間；速度快的就不能保持素質(zhì)，更在大范圍的地方完全修復(fù)失敗。 本研究把壓縮技術(shù)應(yīng)用在修復(fù)技術(shù)里，首次提出一個(gè)不但能夠達(dá)到互動(dòng)的速度，也保持到相當(dāng)高的素質(zhì)。對以后圖片或影片上的修復(fù)作出很大的貢獻(xiàn)。 應(yīng)用價(jià)值 圖像修復(fù) 影像修復(fù) 推薦者評語 徐揚(yáng)生 講座教授（中國工程院院士；IEEE院士） 隨著我國人民生活水平的提高，數(shù)碼圖片和影片廣泛地應(yīng)用于人們的日常生活的各個(gè)領(lǐng)域，并發(fā)揮越來越重要的作用。對于損壞的數(shù)碼圖片和影片的修復(fù)隨之成為了一個(gè)重要的課題。囿于現(xiàn)有的修復(fù)效果較好的方法所需時(shí)間較長，無法有效實(shí)現(xiàn)用戶交互，所以一直都不能普及化。郭子豪同學(xué)瞄準(zhǔn)上述問題，運(yùn)用圖像壓縮技術(shù)，有效地保留了圖片中的重要信息，大大減少了計(jì)算量，并采用了適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從而大大提升了修復(fù)速度。不僅如此，此方法同時(shí)具有消除圖片噪聲的效果，使圖片質(zhì)量有所提高。該技術(shù)在數(shù)碼修復(fù)領(lǐng)域是一項(xiàng)創(chuàng)新，將修復(fù)速度和圖片質(zhì)量兼顧，而且可以便捷地在普通的家用電腦上運(yùn)行。 獎(jiǎng)勵(lì)和發(fā)表 已取錄會(huì)議文章: 于香港中文大學(xué)舉行的「校長杯──學(xué)生創(chuàng)新大賽2009」中獲得本科生個(gè)人組 榮譽(yù)獎(jiǎng) (附件一) Interactive Image Inpainting Using DCT Based Exemplar Matching (International Symposium on Visual Computing 2009.) (Lecture Notes in Computer Science (LNCS) - 待審批期刊章節(jié): Fast Query for Exemplar-Based Image Completion. (IEEE Transactions on IMAGE PROCESSING.)
作品圖片
作品專業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 隨著科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展，具有拍照和錄像的功能的隨身數(shù)碼產(chǎn)品進(jìn)入人們的生活。數(shù)碼圖片和影片開始在人們的日常生活中發(fā)揮越來越重要的作用，對于損壞的數(shù)碼圖片和影片的修復(fù)隨之成為了一個(gè)重要的課題。數(shù)碼修復(fù)技術(shù)，不只應(yīng)用于移除突如其的拍攝范圍，而且能修復(fù)一些珍貴的、沒有機(jī)會(huì)再拍的照片、影片。對于數(shù)碼修復(fù)技術(shù)而言，技術(shù)的效果與效率是該項(xiàng)技能廣泛使用的關(guān)鍵。前人已經(jīng)對數(shù)碼修復(fù)方面進(jìn)行了的許多研究，開發(fā)了基于不同原理，種類繁多的修復(fù)技術(shù)。但修復(fù)效果較好的技術(shù)，處理時(shí)間較長；能夠較快處理的技術(shù)，修復(fù)效果不好，未可修復(fù)效果與效率兼顧。本研究旨在開發(fā)一種可以大幅提升數(shù)碼修復(fù)的效率并兼顧效果，操作簡單，能在普通的家用計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的數(shù)碼修復(fù)方法。本研究把壓縮技術(shù)應(yīng)用在修復(fù)技術(shù)里，運(yùn)用梯度的填滿效果，能夠達(dá)到互動(dòng)的速度，也可保持高的素質(zhì)。簡略的技術(shù)基礎(chǔ)，有別于早期的修復(fù)技術(shù)，只使用損毀區(qū)域附近的資料來作運(yùn)算，本研究是使用所有非損毀區(qū)域的完好區(qū)域作為一個(gè)資料庫，以方格為單位找出一個(gè)最需要優(yōu)先處理的目標(biāo)方格以保結(jié)構(gòu)不會(huì)被破壞，在完好區(qū)域找出一些最相似目標(biāo)方格的完好方格，把目標(biāo)方格上損毀部份填上完好方格的顏色，就能填滿全部損毀區(qū)域。這個(gè)方法比只用損毀區(qū)域的周邊資料作運(yùn)算能更有效的修補(bǔ)大范圍的損毀。除了采用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還采用了圖像壓縮技術(shù)—離散余弦變換，借此變換將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成頻率數(shù)據(jù)，這令比對時(shí)間大大縮短，而且能達(dá)到除嘈效果，令圖片素質(zhì)提升。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 十分普及的Photoshop也內(nèi)置有「修復(fù)刷」這個(gè)工具作圖像修復(fù)，但可惜這個(gè)工具充其量也只能作一些局部性修復(fù)。如果使用這個(gè)「修復(fù)刷」修復(fù)大范圍的損毀，若不是模糊得很，就是要用家手動(dòng)慢慢的調(diào)教了。在已有的數(shù)碼修復(fù)技術(shù)中，修復(fù)法與Photoshop的「修復(fù)刷」原理類似，也一樣于大范圍修復(fù)失敗。而先進(jìn)一點(diǎn)的方法，如分層次修復(fù)法，或整體修復(fù)法，它們都可以成功修復(fù)大范圍的損毀，但是需要的時(shí)間就會(huì)十分長。在眾多的方法里面，修復(fù)法算是可以修復(fù)大范圍的損毀同時(shí)速度是最快。本研究作比修復(fù)法更快和素質(zhì)更好。 如修復(fù)法需12秒，本研究需0.3秒 700x438像素，修復(fù)法—76.34秒，本研究—1.875秒 628x316像素，修復(fù)法— 44.36秒，本研究—1.344秒
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 于香港中文大學(xué)舉行的「校長杯──學(xué)生創(chuàng)新大賽2009」中獲得本科生個(gè)人組 榮譽(yù)獎(jiǎng) (附件一) 已取錄會(huì)議文章: Interactive Image Inpainting with Desirable Quality Using Modified Exemplar-Based Algorithm. (International Symposium on Visual Computing 2009.) 待審批期刊章節(jié): Fast Query for Exemplar-Based Image Completion. (IEEE Transactions on IMAGE PROCESSING.)
作品所處階段
- 中試階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 本研究不單是加快了修復(fù)速度，改良了紋理合成的技術(shù)：編輯、重組、圖像相似性測度、絎縫修復(fù)、影像修復(fù)等。
作品可展示的形式
- 現(xiàn)場演示、圖片
使用說明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢,適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說明,市場分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測
- 與現(xiàn)有數(shù)碼修復(fù)技術(shù)相比，本研究有四個(gè)名顯的優(yōu)勢。第一，修復(fù)效果優(yōu)良。修復(fù)效果明顯優(yōu)于局部修復(fù)的方法，與需要長時(shí)間作修復(fù)但效果較好的方法相 比，本研究的修復(fù)效果也不遜色。第二，修復(fù)速度快。大部份圖像只需要大約１秒的時(shí)間就能修復(fù)完成，相比那些要數(shù)小時(shí)的方法是上萬倍的提高，即時(shí)影片修復(fù)也證明朋這一點(diǎn)。第三，操作簡單。只需選取了需修補(bǔ)的位置，然后簡單一按就能修復(fù)了，無需進(jìn)行培訓(xùn)，非專業(yè)人士也能使用。第四，對計(jì)算硬件 要求不高。即使在普通家用電腦上也可以使用，從而容易面向普通用戶推廣。本研究的修復(fù)技術(shù)主要應(yīng)用于圖像跟影片的修復(fù)上面，但并不局限于此，任何 數(shù)碼資料，包括聲音，訊號，數(shù)據(jù)等等都可以用相類近的方式來實(shí)踐修復(fù)或壓縮。由于本研究在各方面都比現(xiàn)有技術(shù)優(yōu)勝，將有潛質(zhì)取代現(xiàn)時(shí)的修復(fù)工具及會(huì)有更多用家使用。因此以各個(gè)圖像及影像處理軟件為媒介，本研究無疑具有很好的市場前景。
同類課題研究水平概述
- 基于實(shí)現(xiàn)方法不同，可以將數(shù)碼修復(fù)技術(shù)大致分為偏微分方程（PDE）修復(fù)法，范例修復(fù)法和統(tǒng)計(jì)修復(fù)法。其中大部分需要相當(dāng)長的時(shí)間來修整一個(gè)圖像。 偏微分方程的方法（參見[5，6]）是把已知像素?cái)U(kuò)散到目標(biāo)地區(qū)，然后在目標(biāo)地區(qū)由轉(zhuǎn)變最明顯的地方開始平滑地填滿。這個(gè)方法結(jié)果自然，沒有太多不平和的地方。然而，該方法的主要缺點(diǎn)是，只能有效作用于較小的目標(biāo)地區(qū)。而對于大范圍的修復(fù)和高質(zhì)感區(qū)域，處理結(jié)果會(huì)變得有重影跟模糊。而且，該算法的處理時(shí)間較長?；诮y(tǒng)計(jì)的方法使用全圖統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)來填補(bǔ)丟失的地區(qū)，可以用于修復(fù)高質(zhì)感的照片，但處理時(shí)間較長。范例為基礎(chǔ)的方法計(jì)算修補(bǔ)的優(yōu)先次序來進(jìn)行修復(fù)。該算法有效于大范圍的目標(biāo)地區(qū)和多紋理的區(qū)域。Priority-BP（BP 代表Belief propagation）是以整體作優(yōu)化的，從原理上避免了視覺上不一致的結(jié)果，但處理時(shí)間較長，而且需要用戶指導(dǎo)。結(jié)構(gòu)延伸法沿用戶指定的曲線填補(bǔ)了地區(qū)，讓重要的結(jié)構(gòu)可以修補(bǔ)。該方法動(dòng)態(tài)計(jì)算其填補(bǔ) 次序，處理大量的圖片也是非常耗時(shí)。利用數(shù)據(jù)庫或互聯(lián)網(wǎng)修復(fù)圖像是一個(gè)新的方法，這類型研究源自于。這類型的方法包括使用不同角度和使用數(shù)據(jù)庫重新著色。然而，由于該方法需要處理大量數(shù)據(jù)，處理時(shí)間將變得更長。
